Bayesian Marketing Mix Modelling: Mit Bayes'scher Intelligenz durch das Marketing-Labyrinth

Dieser Prozess spiegelt wider, wie Menschen lernen und ihr Wissen weiterentwickeln. Wenn wir auf neue Informationen stoßen, verwerfen wir unser vorhandenes Wissen nicht vollständig. Stattdessen integrieren wir die neuen Erkenntnisse mit dem, was wir bereits wissen und aktualisieren und verfeinern unser Verständnis. Es ist ein ständiger Kreislauf, in dem wir Wissen ansammeln und unsere Perspektiven auf der Grundlage der neuesten Erkenntnisse anpassen. Das Bayes'sche MMM folgt einem ähnlichen Muster, indem es Vorwissen in die Analyse einbezieht und es ermöglicht, dieses mit neuen Daten zu verfeinern und zu aktualisieren.

Wie Bayes'sches MMM das traditionelle, auf maschinellem Lernen basierende MMM in den Schatten stellt

1. Akzeptanz der Ungewissheit

Ungewissheit ist ein unvermeidlicher Teil der Marketinglandschaft. Anstatt sie zu umgehen, macht sich Bayesian MMM die Unsicherheit zunutze. Traditionelles MMM liefert " punktuelle Schätzungen" oder einwertige Vorhersagen von Marketingauswirkungen. Im Gegensatz dazu bietet das Bayes'sche MMM ein Spektrum möglicher Auswirkungen und damit eine umfassendere Perspektive. Dadurch können Werbetreibende verschiedene Szenarien bewerten und die Wahrscheinlichkeit der einzelnen Ergebnisse verstehen. Indem sie diese Ungewissheit in Kauf nehmen, können Unternehmen robustere Marketingstrategien entwickeln, die auf eine Reihe von Möglichkeiten vorbereitet sind, und so das Risiko verringern, unvorbereitet überrascht zu werden.

2. Wertschätzung früherer Erfahrungen

Genauso wie wir Lehren aus vergangenen Erfahrungen ziehen, gilt dies auch für das Bayes'sche MMM. Es integriert "Vorwissen" oder historische Erkenntnisse in das Modell und verbessert so die Vorhersagegenauigkeit - ein Schlüsselaspekt, der bei herkömmlichen maschinellen Lernmodellen oft übersehen wird. Durch die Einbeziehung dieser historischen Daten lernt das Bayes'sche MMM effektiv aus der Vergangenheit, verfeinert seine Vorhersagen und berücksichtigt Trends und Muster, die sich im Laufe der Zeit herausgebildet haben. Dadurch wird nicht nur die Genauigkeit der Vorhersagen verbessert, sondern auch eine zuverlässigere Grundlage für Marketingentscheidungen geschaffen, die mit der Marktdynamik in Einklang stehen.

3. Klarere Interpretation

Das Bayes'sche MMM bietet einen rationalen Rahmen für die Entscheidungsfindung unter Ungewissheit, was zu hoch interpretierbaren Modellen führt. Es liefert nicht nur das Ergebnis, sondern auch die Gründe für das Ergebnis, was eine fundierte Entscheidungsfindung erleichtert. Diese Transparenz ist entscheidend für den Aufbau von Vertrauen und Verständnis unter den Akteuren, da sie ihnen hilft, die Logik hinter den Vorhersagen zu verstehen. Darüber hinaus können die Entscheidungsträger durch die Bereitstellung der Argumente ihre Strategien auf der Grundlage konkreter Erkenntnisse feiner abstimmen, was zu gezielteren und wirksameren Marketingkampagnen führt.

4. Überlegene Leistung bei begrenzten Daten

Daten sind zwar für Modelle des maschinellen Lernens unerlässlich, doch kann es schwierig sein, sie in großen Mengen zu sammeln. Hier glänzt die Bayes'sche MMM: Sie kann auch mit kleineren Datensätzen solide Ergebnisse liefern und ist damit ein leistungsstarkes Tool für Werbetreibende, die mit begrenzten Datensätzen arbeiten. Dies ist besonders für Start-ups und kleine Unternehmen von Vorteil, die möglicherweise keinen Zugang zu großen Datensätzen haben. Darüber hinaus bedeutet die Möglichkeit des Bayes'schen MMM, aussagekräftige Erkenntnisse aus begrenzten Daten zu gewinnen, dass Unternehmen schneller fundierte Entscheidungen treffen können, ohne darauf warten zu müssen, dass große Datenmengen anfallen. Diese Agilität ist in der schnelllebigen Welt des Marketings von entscheidender Bedeutung.

5. Robustheit

Das Bayes'sche MMM zeichnet sich im Vergleich zu MMM-Modellen, die auf maschinellem Lernen basieren, durch seine Robustheit aus, insbesondere im Umgang mit unterschiedlichen und unvollkommenen Daten. Während Machine-Learning-Modelle oft große und saubere Datensätze benötigen, um effektiv zu funktionieren, kann Bayesian MMM auch mit begrenzten oder fehlenden Daten effizient arbeiten, indem historische Informationen und Vorwissen integriert werden. Diese Integration gleicht nicht nur die Unzulänglichkeiten der Daten aus, sondern fügt auch eine Ebene des kontextuellen Verständnisses hinzu, die den Modellen des maschinellen Lernens möglicherweise entgeht. Darüber hinaus ist das Bayes'sche MMM weniger empfindlich gegenüber Ausreißern und vermeidet eine Überanpassung, die für Modelle des maschinellen Lernens in Szenarien mit spärlichen Daten eine Herausforderung darstellen kann. Folglich ist das Bayes'sche MMM für Vermarkter eine zuverlässigere und flexiblere Option, insbesondere wenn die Datenqualität und -menge eingeschränkt ist, da es aussagekräftige Erkenntnisse liefert, die sowohl auf Daten als auch auf Fachwissen beruhen.

Beispiel zur Veranschaulichung

Werfen wir einen Blick auf ein reales Beispiel, um die unterschiedlichen Analysefähigkeiten von traditionellem MMM und Bayes'schem MMM zu demonstrieren. Stellen Sie sich ein Getränkehersteller, "Quench Corp", vor, der gerade EnerBoost eingeführt hat. Das Marketingteam des Unternehmens hat eine Multikanal-Werbekampagne entwickelt, die TV-Spots, soziale Medien, Plakatwände und die Zusammenarbeit mit Fitness-Influencern umfasst.

Das Marketingteam von Quench Corp möchte wissen, wie die einzelnen Kanäle zum Umsatz im ersten Quartal nach der Markteinführung beigetragen haben, um das Budget für das nächste Quartal besser zu verteilen.

Verwendung eines traditionellen MMM:

Nachdem die Daten in ein traditionelles MMM eingegeben wurden, kommt das Marketingteam zu dem Schluss:

• TV-Werbung hat zu 40 % des Umsatzes beigetragen.
• Werbung in sozialen Medien trug zu 30 % bei.
• Plakatwerbung trug zu 15 % bei.
• Die Zusammenarbeit mit Fitness-Influencern trug zu 15 % bei.

Mit diesen Informationen beschließt das Marketingteam, das Budget entsprechend den Anteilen aufzuteilen.

Verwendung des Bayes'schen MMM:

Das Bayes'sche MMM hingegen verfolgt einen anderen Ansatz. Das Team verwendet nicht nur die aktuellen Daten, sondern weiß auch, dass Fitnesstrends schwanken und dass im ersten Quartal eine Fitnessmesse stattfand, die die Wirkung von Kooperationen mit Fitness-Influencern vorübergehend verstärkt haben könnte.

Das Bayes'sche MMM schätzt die Beiträge wie folgt:

• TV-Werbung: 40 %, aber mit einer Spanne von 35 % bis 45 %.
• Werbung in sozialen Medien: 30 %, aber mit einer Spanne von 25 % bis 35 %.
• Plakate: 15 %, aber mit einer Spanne von 10 % bis 20 %.
• Kooperationen mit Fitness-Influencern: 15 %, aber mit einer Spanne von 5 % bis 25 %.

Das Bayes'sche MMM berücksichtigt die Ungewissheit und den vorübergehenden Effekt der Fitnessmesse und zeigt, dass die Zusammenarbeit mit Fitness-Influencern zwischen 5 % und 25 % liegen könnte, was von Natur aus recht unsicher ist, da die Spanne recht groß ist.

Entscheidungsfindung:

Bei Verwendung des traditionellen MMM wäre das Marketingteam möglicherweise versucht gewesen, das Budget für die Zusammenarbeit mit Fitness-Influencern deutlich zu erhöhen. Das Bayes'sche MMM zeigt jedoch, dass der tatsächliche Beitrag viel geringer sein könnte, wenn der vorübergehende Fitness-Expo-Effekt nachlässt.

Mit diesen nuancierten Informationen trifft das Marketingteam eine fundiertere Entscheidung, das Budget für die Zusammenarbeit mit Influencern moderat zu erhöhen, aber auch den Schwerpunkt auf soziale Medien und TV-Spots zu legen, die eine konstantere Werbewirkung haben.

Was hat MMT zu bieten?

MMT verfügt über ein umfassendes Angebot an MMM-Lösungen für unterschiedliche Bedürfnisse, sowohl im Self-Service- als auch im personalisierten Service-Modus. Für diejenigen, die eine schnelle Momentaufnahme der Leistung ihrer Marketingstrategien suchen, bietet MMT eine auf maschinellem Lernen basierende MMM-Lösung. Diese Option ist ideal für Kunden, die einen schnellen Überblick und umsetzbare Erkenntnisse über die Leistung ihrer Marketingkampagnen benötigen. Für eine detailliertere und umfassendere Analyse hingegen kommt unsere erweiterte Bayes'sche MMM-Lösung ins Spiel. Diese fortschrittliche Option greift auf historische Daten und das Vorwissen der Kunden über die Marketingdynamik zurück und untersucht eine Reihe möglicher Szenarien, was sie besonders robust macht, selbst wenn die verfügbaren Daten nur spärlich oder unvollständig sind.

Darüber hinaus hat es sich MMT zur Aufgabe gemacht, seine Produktpalette ständig weiterzuentwickeln, um sicherzustellen, dass den Kunden die fortschrittlichsten Analysetools zur Verfügung stehen. Das vielfältige Angebot von MMT, das von Schnellanalysen bis hin zu detaillierten Auswertungen reicht, liefert den Kunden die nötigen Erkenntnisse, um Marketingstrategien zu optimieren, die Rendite zu steigern und das Unternehmenswachstum zu fördern.

Zusammenfassung

In einem wettbewerbsorientierten Umfeld, in dem es auf die Maximierung jedes eingesetzten Marketingbudgets ankommt, lohnt es sich, die Vorteile von Bayes'schem MMM zu untersuchen. Durch die Berücksichtigung von Unsicherheitsfaktoren, die Nutzung von Vorwissen, die Bereitstellung detaillierter Einblicke und die gute Leistung auch bei begrenzten Daten ist das Bayes'sche MMM ein unschätzbares Werkzeug im Arsenal eines Werbetreibenden. Es geht nicht nur darum, das "Was" zu verstehen, sondern auch das "Warum", um Marketingexperten zu helfen, gut informierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen.